체육 및 스포츠 분야에서의 베이지안 통계 분석 방법의 실용적 접근: JASP 프로그램의 활용
A Practical Approach to the Bayesian Statistical Analysis Method in Kinesiology: Application of the JASP Statistics Program
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전통적으로 연구자들은 연구가설을 검정하기 위해 귀무가설 검정을 사용해 왔고, p값을 통하여 결과에 대한 유의성을 판단해 왔다. 하지만 전통적인 귀무가설 검정(null hypothesis significance testing)은 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 먼저 귀무가설 검정은 사례 수에 따라 통계적 유의성이 쉽게 변할 수 있으며, 둘째로 귀무가설 혹은 대립가설의 채택이 아닌 불확실성에 대한 가능성을 배재하고 있다. 이러한 귀무가설 검정의 문제점을 보완할 수 있는 분석 방법 중의 하나로서 여러 통계 분석 방법 연구자들은 베이지안 통계 분석 방법을 제시하고 있다. 최근에는 자료분석에 대한 베이지안 통계 분석법이 이론적으로나 실질적인 분석에 있어서 많은 장점이 있다는 점에서 국외 체육및 스포츠 분야에서 베이지안 통계 분석법을 이용한 통계적 검정 방법이 빈번히 수행되고 있으나, 국내에서는 그 활용이 아직까지는 미미하다고 볼 수 있다. 그러므로 우리는 본 연구에서 귀무가설 검정의 대안이 될 수 있는 베이지안 통계 분석법을 체육 및 스포츠 분야에 소개하고 실제 수집된 자료를 이용하여 통계 분석에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해서 우리는 JASP 프로그램을 이용한 베이지안 상관분석, 베이지안 분산분석, 베이지안 반복측정 분산분석에 대한 예를 제시하였다. 새로운 분석 방법을 이해하고 적용하기 위해 쓰이는 노력 및 시간이 새로운 분석 방법의 사용에 대한 접근을 방해하고 있을지 모른다. 그러한 방해요인을 제거하기 위해 이 연구에서는 되도록 실용적으로 베이지안 통계 분석 방법에 접근해 보았다. 베이지안 통계 분석법이 가지고 있는 전통적인 귀무가설 검정의 문제점에 대한 극복 가능성 그리고 체육 및 스포츠 분야에서 필연적으로 나올 수밖에 없는 사례 수 문제를 해결할 수 있다는 점을 고려해 볼 때, 베이지안 통계 분석법은 체육연구 방법 측면에서 지속적으로 다루어져야 할 것이다.
Abstract
Traditionally, researchers used null hypothesis testing to test the research hypothesis and determined the significance of the results based on the p-value. However, the null hypothesis significance testing involves some problems. First, statistical significance can be easily changed according to the number of cases. Second, the null hypothesis testing excludes the possibility of uncertainty. The Bayesian statistical analysis method has been suggested by many researchers as one of the analytical methods that can address the limitations of null hypothesis testing. Recently, Bayesian statistical analysis has been frequently applied in the field of kinesiology overseas; yet, its practical application to research remains limited in Korea. Therefore, we introduced Bayesian statistical analysis. To this end, we presented examples of Bayesian correlation analysis, Bayesian ANOVA, and Bayesian repeated measures ANOVA using the JASP statistics program. The amount of time and efforts required to understand and apply new analytical methods may hinder access to the use of Bayesian statistical analysis. To address these concerns, this study covered the Bayesian statistical analysis as practically as possible. Considering the possibility of overcoming the problems of traditional null hypothesis testing of Bayesian statistical analysis, Bayesian statistical analysis should be dealt with continuously. We expect that the inclusion of easy-to-understand examples of the Bayesian statistical analysis may offer the readers to the usefulness of this alternative to the way in which they can analyze and interpret their data.
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